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《浙江大学》 2004年
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基于数字图像识别技术的气液两相流参数检测的研究

施丽莲  
【摘要】: 气液两相流的研究在石化工程、原子能工程、航天工程、动力工程及化学工程中均具有重要的研究价值。两相流系统是一个复杂的非线性动态系统,相间存在着相对速度和效应,使两相流参数检测的难度较大。目前,关于如何利用现代化的信息获取与处理手段、更加快速准确地进行流型的在线识别,已成为流型识别技术中的研究热点之一。图像处理作为现代信息处理技术,已被广泛地应用到各种参数检测中。本文以数字图像处理技术为基础,提出了几种用于气液两相流流型识别和气泡识别的新方法,实验结果证明本文提出的方法是有效的。本文的主要工作和创新点如下: (1)为了能使计算机自动准确地识别流型,提出了一种识别气液两相流流型的新方法。该方法利用高速CCD获取管道内气液两相流的流动图像,经过图像处理后,提取二值化图像中气泡的面积、宽度、高度和中心坐标,然后融合模糊推理方法对流动图像进行流型识别。根据实际应用需要,提出了一种多级顺序模糊模式识别方法:首先根据宽度、中心坐标等特征判别流型是否为分层流(包括层状流或波状流)和雾环状流;然后根据面积、高度等特征识别流型是否为气泡流、塞状流和弹状流。实验结果表明,该方法能自动有效地识别水平管道内的气泡流、塞状流、层状流、波状流、弹状流和雾环状流等基本流型;识别准确率如下:气泡流为93.3%,塞状流为85.3%,分层流为97.3%,弹状流为98.6%,雾环状流为92.7%;识别图像速度约为22帧/秒,适合于在线实时识别两相流流型。 (2)通过对传统神经网络的改进,设计了一个多层模糊神经网络来进行流型识别。网络的学习算法采用Levenberg-Marquart优化算法(简称L-M算法),收敛速度快,能满足实时性要求。实验结果表明,利用该模糊神经网络能准确地识别弹状流、塞状流和气泡流等基本流型。 (3)本文基于数字图像处理技术,提出了一种用于快速测量垂直管道中气液两相流气泡尺寸的新方法,根据气泡特征提出了一种快速简单的气 摘要 泡填充算法;设计了一种通过搜索气泡的联合特征量来测量气液两相流中 气泡速度的新方法,图像处理速度约为19帧/秒。 (4)提出了一种用于识别重叠或粘连气泡的形态学新算法,该算法首 先获取气泡的的亮点特征;然后对每个亮点进行加厚处理,即在每个亮点 外部不断增加像素,但必须同时保证所增加的像素既不会导致原来不连接 的对象成为8一连接,又不会超出原填充图像中相对应气泡的边界,重复上 述加厚过程,直到每个亮点已不再被加厚为止,就得到气泡的分割图像。 实验证明,本文提出的算法可以比较准确地对重叠或粘连气泡进行分割识 别,该算法同样适用于细胞或颗粒重叠图像的分割识别处理。
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